基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测

被引：6

作者：

孟倩 ^{[1
]}

王永胜 ^{[2
,3
]}

周延 ^{[2
]}

机构：

[1] 徐州师范大学计算科学与技术学院

[2] 中国矿业大学安全工程学院

[3] 不详

来源：

煤炭学报 | 2010年 / 35卷 / 12期

关键词：

粗集-支持向量机; 采空区自然发火; 预测; 神经网络;

D O I：

10.13225/j.cnki.jccs.2010.12.027

中图分类号：

TD752.2 [];

学科分类号：

摘要：

将粗集和支持向量机两种算法有机结合起来,建立了基于粗集与支持向量机的采空区自然发火预测模型。通过粗集对采空区自然发火影响因子进行预处理,将约简属性作为输入向量,利用支持向量机进行分类处理,选择了支持向量机核函数,利用变步长搜索法对支持向量机参数进行了优化。在对粗集-支持向量机方法的实验中,通过与支持向量机方法和神经网络方法的比较,发现在样本有限的情况下,基于粗集-支持向量机的采空区自然发火预测方法预测精度更高,训练速度更快,为采空区自然发火预测提供了一种新的方法。

引用

页码：2100 / 2104

页数：5

共 8 条

[1] 煤自燃极限参数的支持向量机预测模型 [J].